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Bitdeer 豪擲 47 億美元深耕挪威 AI 算力 營運轉型受矚

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Admin 八月 7, 2026 0
圖/本報資料庫

商傳媒|吳承岳/台北報導

新加坡數位資產公司 Bitdeer(BTDR)近期透過其子公司 Tydal Data Center AS,與 Volta Tydal AS 簽署一項為期 16 年的共置租賃及服務協議。這項協議將在挪威蒂達爾的 AI 園區提供 121 兆瓦的資訊科技(IT)電力容量,代表 Bitdeer 提供基礎設施,讓客戶 Volta Tydal AS 能部署自身的 AI 運算設備。這筆交易預計將為 Bitdeer 帶來約 47 億美元的合約收入,其中電力成本將轉嫁給承租方。這項協議被視為 Bitdeer 從加密貨幣挖礦業務轉型為人工智慧(AI)與高效能運算基礎設施供應商的關鍵一步。

這項長期協議確保了 Bitdeer 在再生能源驅動的 AI 基礎設施需求上的地位。根據《Yahoo Finance》報導,協議還附帶約 13 億美元的金融機構信用狀擔保。Bitdeer 將保留蒂達爾園區的完整所有權,並計畫透過新增約 5 億美元的債務來支應剩餘的資本支出。此舉顯示 Bitdeer 致力於長期發展其 AI 相關業務,但同時也引發外界對於其資產負債表能否承受額外債務的關注。

就在此項協議簽署前,Bitdeer 已於 8 月 3 日決定更換其獨立審計師,由 Malone Bailey 改為勤業眾信聯合會計師事務所(Deloitte & Touche)。此舉可能導致投資人更加密切關注公司的收入認列、債務融資,以及潛在的衍生性影響。尤其 Bitdeer 近期淨收入與淨虧損之間波動劇烈,審計師的變動將讓外界對其財務狀況投以更嚴謹的目光。

Bitdeer 對外宣稱,預計到 2029 年營收將達到 19 億美元,淨利潤為 2.297 億美元。這項預測意味著公司需要達到每年 36.9% 的營收成長,並使其盈餘從目前的負 1.992 億美元增加 4.289 億美元。根據這些預測,Bitdeer 的公允價值為每股 21.52 美元,相較於目前股價有 95% 的上漲空間。在本次交易公布前,部分樂觀分析師曾預估 Bitdeer 的年營收成長率約為 52%,並預期其盈餘到 2029 年將有 3.154 億美元的顯著增長,這與主要關注挖礦業務波動性及融資風險的謹慎共識形成對比。

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Imec 透過系統-技術協同優化方案,緩解 3D HBM-on-GPU 架構的散熱瓶頸

全面的系統-技術協同優化 (STCO) 方法,是降低 AI 工作負載下 GPU 和 HBM 峰值溫度,同時提升未來 GPU 架構的效能密度的關鍵 比利時魯汶2025年12月10日 /美通社/ —  Imec 發佈了首項採用系統-技術協同優化 (STCO) 方法,針對 3D HBM-on-GPU(高頻寬記憶體堆疊於圖像處理器上)整合進行的全面散熱研究。 這項研究有助於識別及緩解一種極具潛力的下一代 AI 運算系統架構中的散熱瓶頸。 在實際的 AI 訓練工作負載下,GPU 的峰值溫度可從 140.7°C 大幅降至 70.8°C。 「這也是我們首次展示 Imec 全新跨技術協同優化 (XTCO) 計劃,在開發散熱更穩健的先進運算系統方面的能力。」– Julien Ryckaert, Imec。 關於 imecImec 是先進半導體技術領域的世界領先研究與創新中心。憑藉其最先進的研發基礎設施和超過 6,500 名員工的專業知識,Imec 推動了半導體和系統微縮、人工智能、矽光子技術、連接性和傳感技術的創新。 Imec 的前沿研究為計算、健康、汽車、能源、信息娛樂、工業、農業食品和安全等多個行業的突破提供了動力。透過 IC-Link,Imec 引導企業完成晶片之旅的每一步——從最初的概念到全面生產——提供量身定制的解決方案,以滿足最先進的設計和生產需求。 Imec 與半導體價值鏈上的全球領導者,以及法蘭德斯地區和世界各地的科技公司、初創企業、學術界和研究機構合作。Imec 總部位於比利時魯汶,在比利時、歐洲各地和美國設有研究設施,並在三大洲設有代表處。2024 年,Imec 錄得營收 10.34 億歐元。如欲了解更多資訊,請瀏覽:www.imec-int.com 完整新聞稿:https://www.imec-int.com/en/press/imec-mitigates-thermal-bottleneck-3d-hbm-gpu-architectures-using-system-technology-co

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企業 AI 投資效益兩極化 軟體開發成本關鍵在治理

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導 一份最新報告指出,人工智慧(AI)在軟體開發中的成本與效益,主要並非取決於技術本身,而是企業內部的組織管理與治理模式。《Ibm.com》於週一(8月24日)發布的分析報告強調,AI 的導入效果如同放大鏡,能加速強化組織原有的優勢,但也可能讓破碎混亂的管理問題更快速地浮現,並付出更高的代價。 報告闡明,若組織內部缺乏健全的治理機制,將導致 AI 應用時出現重複工作、失控的實驗,以及前後不一致的採用狀況。例如,當獎勵機制偏向鼓勵原始 AI 使用量時,開發人員可能會將低價值任務導向昂貴的 AI 模型,只為滿足使用率指標。相反地,若過度強調節省開支,開發團隊可能會在具備高價值潛力的工作中,未能充分利用 AI,反而將成本轉嫁至後續的返工修正上,且這些成本往往被歸類在 AI 預算之外。 缺乏對 AI 使用量及成效的全面洞察,企業將難以分辨哪些 AI 工作具備生產力,哪些只是耗費不貲的實驗。這使得財務運營(FinOps,一種結合財務與IT營運的管理模式)專業人員在管理 AI 成本的透明度與分配上,面臨最大挑戰。他們需要更清晰的視角來追蹤與歸因 AI 相關的支出項目,才能做出有效的決策。 此外,早在開發工作啟動前,供應商選擇、模型彈性、企業級定價策略,以及重複使用的工具數量,都會對 AI 導入的總體成本產生影響。隨著 AI 逐漸融入日常開發流程,其性質也從「創新投資」轉變為「營運開支」。報告提醒,若組織未能妥善處理這種預算性質的轉變,最終可能導致 AI 相關成本無人負責,形成管理盲區。若企業能建立集中化的 AI 使用、成本、治理及成效視圖,將有助於領導階層做出更明智的決策。

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